基于ESDA的山东省教育资源配置的空间差异研究
路 瑶，周 雪
（青岛大学经济学院，山东 青岛 266000）
摘要： 通过分析山东省17个城市教育资源配置的空间分异特征，为进一步协调教育资源区域分配情况提供事实依据。通过因子分析将选取的指标合成教育资源投入、教育资源环境、教育资源能力三个一级变量，利用熵值系数法、结合GIS技术分析教育资源配置的空间分异特征，基于ESDA技术进行教育资源配置的空间自相关分析。结果表明，山东省教育资源配置存在空间失衡的情况，要更加注重区域间教育资源的合理配置。
关键词： 教育资源配置；空间分异；空间自相关性
引言
区域经济的差异研究近年来已成为学者关注的热点问题，但对区域教育资源配置的差异研究却屈指可数。教育是国之大计、党之大计，是民族振兴、社会进步的重要基石，是功在当代、利在千秋的德政工程，对提高人民综合素质，促进人的全面发展，增强中华民族创新创造活力，实现中华民族伟大复兴具有决定性意义。2010年，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》的颁布实施，明确提出要均衡配置教师、设备、图书、校舍等资源，并将缩小校际差距、城乡差距和区域差距作为实现教育均衡发展的重要措施。
已有研究表明，教育资源面临着严重的城乡之间、区域之间配置失衡问题，如王博涵（2019）基于山东省2010—2015年的教育统计数据，理论叙述了山东省教育资源的空间分异特征；李廷时（2019）通过调查问卷、实际调研和文献研究，运用数据包络分析（DEA）方法，对县域内义务教育资源配置效率进行了评价与比较；何灿（2018）运用文献资料法，进行了学前教育资源配置的现状研究、效率研究、策略研究；杜婉嘉（2018）认为少数民族地区的教育资源相对不足，教育资源的公平化配置关系着民族地区的教育公平，影响了民族地区教育资源的利用情况，同时也影响着地方教育效率的提升。
测度区域资源配置差异的方法有很多，但ESDA（空间数据探索性分析）技术是一系列空间分析方法和技术的集合，有着其他方法不可比拟的优势。它以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常，揭示研究对象之间的空间相互作用机制。本文利用ESDA技术对山东省教育资源配置进行空间差异研究，首先利用因子分析对衡量教育资源配置情况的指标进行级别划分，得到教育资源配置的一级、二级指标；再用熵权系数法计算得出评价综合值，录入GeoDa软件进行空间分异研究。
一、指标选取与区域选择
通过阅读研究大量有关教育资源配置文献，例如，王伟清（2010）的《论基于需求的教育资源配置系统观》、李玲、陶蕾（2015）《我国义务教育资源配置效率评价及分析——基于DEA-Tobit模型》等。同时，参考教育经济学有关教材，根据理论分析和实际数据收集，在最大的可选取数据范围内决定把生均经费、人均可支配收入、本科及以上学历教师占比、中小学数、教职工数、在校学生数、公共图书馆藏书量、R&D人员数选为教育资源配置的测量变量。
诗歌的意境能体现出诗人的才华，越是具有才华的诗人，就能营造出越美好的意境，可以感动阅读者，并与他们的灵魂发生更深层次的交流。
本文选取山东省为研究区域，包括济南、青岛、烟台、威海、潍坊、淄博、济宁、临沂、日照、泰安、东营、滨州、德州、莱芜、菏泽、聊城、枣庄17个城市。2016年末，山东常住总人口9 946.64万人，比上年增加99.48万人，常住人口城镇化率达到59.02%，比上年提高2.01个百分点。目前，山东省正处于新旧动能转换的攻坚期，选取山东省为研究对象与国家政策相一致。习近平总书记指出，教育公平是社会公平的重要基础，要不断促进教育发展成果更多更公平惠及全体人民。这几年，山东深化机制体制改革，推倒禁锢优质教育资源的制度围墙，让优质资源在城乡流动起来，改革成果走在全国前列。自2016年秋季山东省开始实施高考改革，首创中小学临时周转编制制度来解决教师编制问题，盘活城镇低效利用土地优先用于中小学建设，加快城镇学校建设将用两年时间解决“大班额”等等。这一系列措施也昭示着山东正从教育大省转型为教育强省，所以无论是教育资源方面，还是有关城市化进程，山东省都非常符合研究区域的条件。本文的研究数据来源于山东省统计信息网、《山东省统计年鉴》、山东省教育厅网站、各市的统计年鉴，共收集2008—2017年17个市的2 210个原始数据。
计划书是对于项目的第一次也是最为关键的考验，初步风险投资意向通常是由项目计划书决定的。对于项目计划书，Dormi创始人建议，大部分大学生创业者缺乏撰写出符合风险投资家要求水平的项目计划书，可以通过雇佣顾问帮助拟定策划方案。雇佣顾问帮助拟定策划方案并不意味着将计划书撰写过程外包。初创团队的所有成员都应积极参与方案制定过程并发挥主导作用。撰写项目计划书也是一次重新凝视项目的机会，创业者可以在此过程中调整自己对于项目的规划，制定更符合实际的预期。
1.教育资源配置综合评价指标值计量。根据上文分析我们可以建立教育资源配置综合评价指标体系，一级指标为教育资源配置的综合评价，二级指标分为教育资源投入、教育资源环境、教育资源能力，三级指标为生均经费、人均可支配收入、本科及以上学历教师占比、中小学数、教职工数、在校学生数、公共图书馆藏书量、R&D人员数。本文在采用综合评价方法中的熵权系数法进行各指标的权重λ的计算，最终得出一个评价综合值Wi，再利用GeoDa软件进行空间分异研究。具体建模步骤如下：设有17个待比较样本，每个样本有8个评价指标，根据实际数据构造评价指标特征值矩阵Xij；利用极差变换法对Xij进行归一化处理得到矩阵X′ij；计算评价指标特征值比重pij；计算第i个评价指标的熵ei；根据ei得到第i个评价指标的权重λi；根据公式带入权重计算最终得到山东省17个市的教育资源配置综合指标评价值Wi分（如下页表2所示）。
二、因子分析
在理论分析阶段，我们仅对教育资源配置方面进行了指标选取，并没有将指标进行分类并嵌入具体路径，在这里，我们运用SPSS16.0对生均经费、人均可支配收入、本科及以上学历教师占比、中小学数、教职工数、在校学生数、公共图书馆藏书量、R&D人员数进行因子分析，通过实际验证将其嵌入路径，使模型更具有说服力。因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。线性综合指标往往是不能直接观测到的，但它更能反映事物的本质。首先进行KMO检验，将数据输入SPSS16.0，KMO检验的值为0.740，非常适合做因子分析。表1为主成分列表，表中列出了所有主成分。旋转前，第一主成分的方差贡献率为49.599%，前三个主成分的累计贡献率为94.075%。旋转后，第一主成分的方差贡献率为37.330%，前3个主成分的累计贡献率仍为94.075%。提取3个主成分因子，贡献率已经达到了94.075%，说明大部分的原始信息能够被新提取的主成分解释。由此也可以看出，提取3个主成分因子是合理的。
表1 主成分列表
2.教育资源配置空间分异特征。利用GeoDa软件做出山东省17个市的教育资源分位图（见图2），从图2中可以看出，教育资源的综合评价值分为四个等级，颜色越深表示评价值越高，资源配置情况就越好。目前，山东省17个市的教育资源配置十分不均衡，资源配置效率高的地区与效率低的地区相互交错分布，总体趋势为从沿海向内陆地区逐渐递减，沿海半岛地区教育资源配置情况最好，鲁西南地区次之，鲁北地区情况较差。
图1 旋转后的因子载荷图
三、山东省教育资源配置空间分异特征
总的来说，西方发达国家的高校在大型仪器设备的管理和使用方面，都保持的开放共享的态度，注重与大型企业和国家级科研院所的合作，保持着各机构间的资源调度与合理利用以达到双赢的基本共识；发展中国家也在积极探索符合本国国情的大型科学仪器设备的开放共享模式。
表2 综合指标评价值
图1为旋转后的因子载荷图，从图1中可以清楚地看出，教职工数、中小学数、在校学生数可以用第一个主成分因子（教育资源环境）解释，载荷值分别为 0.995、0.954、0.986；生均经费、人均可支配收入、本科及以上学历教师占比可以用第二个主成分因子（教育资源投入）解释，载荷值分别为0.865、0.946、0.862；公共图书馆藏书量、R&D人员数可以用第三个主成分因子（教育资源能力）解释，载荷值分别为0.908、0.720。
图2 山东省教育资源空间分异地图
3.教育资源配置的空间自相关分析。选取教育资源投入因子中的生均经费、教育资源环境中的教职工人数、教育资源能力中的公共图书馆藏书量三种最能代表教育资源配置情况的三级指标进行空间自相关分析，利用GeoDa软件导出Moran散点图。Moran散点图的横坐标为三级指标的标准化值，纵坐标为其标准化值的空间滞后向量。散点图的不同象限代表不同的局部空间关联类型：第一象限（HH）表示高值区被高值区包围，第二象限（LH）代表低值区被高值区包围，第三象限（LL）代表低值区被低值区包围，第四象限（HL）代表高值区被低值区包围。HH和LL表明具有空间正相关，HL和LH表明存在空间负相关。
生均经费的Moran散点图（见图3a）显示出的空间集聚特征为第一象限（HH）和第三象限（LL）的散点分布比较多，山东省17个城市在生均经费的配置上呈现出高水平与高水平聚集、低水平与低水平聚集；从教职工人数Moran散点图（见图3b）可知，整体分布最为零散，但第一象限（HH）与第二象限（LH）中的散点相对密集，即教职工人数较多的地区互相包围，同时教职工人数较多的地区包围人数较少的地区；公共图书馆藏书量的Moran散点图（见图3c）的点主要分布在第二象限（LH）和第三象限（LL），藏书量较少的和较多的区域与藏书量较少的地区之间在空间上分别发生明显的集聚。比较各因子Moran散点图可以发现生均经费因子位于第一象限和第三象限的散点更接近于回归线，表明它们在局部空间上较其他两个因子表现出更为突出的“同质集聚、异质相离”的特征。
综上所述，可以看到，我国银行业的高利润既有合理因素，也有不合理因素。本人认为，其主要原因还是我国金融制度的不完善和市场竞争的不充分，所以银行业的高利润是一种“畸高”，存在着诸多隐患。
图3 教育资源的Moran散点图
结语
区域是一个开放的系统，地区之间相互作用和相互影响可以导致教育资源在配置情况上存在高度的相关性。传统的衡量教育资源配置情况的方法，通常忽视了地理区域位置因素，无法真正反映教育资源的区域差异变化的空间特征，而ESDA为教育资源配置的空间差异的定量分析提供了有力支撑。结果表明，首先，山东省教育资源配置存在明显失衡的情况，但随着改革的深入，教育资源配置的空间差异出现缩小的趋势。其次，山东省资源配置效率高的地区与效率低的地区相互交错分布，总体趋势为从沿海向内陆地区逐渐递减，沿海半岛地区教育资源配置情况最好，鲁西南地区次之，鲁北地区情况较差。最后，不同教育资源衡量指标的空间自相关性特征差异较大，提醒我们在制定相关政策时要因地制宜，根据本地教育资源实际配置情况找到发展短板，抓住重点问题，才能更好地协调区域教育资源配置。
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中图分类号： G649.2
文献标志码： A
文章编号： 1673-291X（2019）28-0057-03
收稿日期： 2019-04-18
基金项目： 教育部人文社科基金规划项目“中国‘特色小镇’实践模式与可持续发展机制研究”（17YJA790013）；山东省高校科研计划项目“新旧动能转换背景下山东省以环境规制推动工业行业绿色转型研究”（J18RA182，2018/06至今）；山东省社科联人文社会科学课题“生态视角下区域城市化与城市森林资源交互耦合的脆弱性分析”（16-ZZ-JJ-14）
作者简介： 路瑶（1994-），女，山东济宁人，硕士研究生，从事资源环境统计核算研究；周雪（1986-），女，山东青岛人，讲师，硕士生导师，博士，从事城市可持续发展、城乡生态资源配置研究。
[责任编辑 陈丽敏]
标签：教育资源配置论文; 空间分异论文; 空间自相关性论文; 青岛大学经济学院论文;